考虑数据中心负载灵活性的电力系统运行可靠性评估方法

大数据时代数据中心的规模逐年攀升,并且具有高能耗、高弹性和互联互通的负载灵活性。然而当前电力系统运行可靠性评估研究忽略了数据中心的负载灵活性,导致评估结果不准确,且无法反映数据中心的能效状态。为此,首先基于数据中心之间的互联互通和算力负载异地转移特性,提出了数据中心负载灵活性模型。其次,建立了包含数据中心能效与运行可靠性贡献等指标的电力系统运行可靠性评估指标体系。并进一步考虑电负荷、数据中心算力负载和风光等随机性因素,建立了考虑数据中心负载灵活性的电力系统运行可靠性评估模型,提出对应评估方法。最后,通过IEEE RTS算例和实际电网算例进行仿真,结果表明数据中心的负载灵活性不仅有助于可再生能源消纳和电力系统安全可靠运行,还有助于数据中心节能降耗     

摄屏类图像重构算法

目前摄影摄像设备所采集图像的分辨率远远高于屏幕分辨率,因此摄屏类图像经缩放后往往有大量摩尔纹产生.针对该类图像摩尔纹干扰以及内存过大、图像短焦距畸等现象,本文首次提出了摄屏类图像重构算法.首先,通过长度自适应的线型滤波算法分离网状高频信号.再通过快速Greedy算法和贝努利随机游走提取图像的高频信息,根据液晶点结构的先验知识,构建完整的液晶排布模型并数学拟合,分离出被拍摄屏幕画面信息和液晶点网状纹路.最后对图像矩阵空间重构,以及颜色通道的插值恢复.重构算法在矩阵空间上与原始图像一致,实验样本与原图的直方图相似度达到80%以上,远高于摄屏图像与原图38.7%的相似度.算法保留了图像信息,舍去高频网状噪声,恢复原始矩阵空间,使图像更符合实际需求.     

考虑多维性能衰减的储能电池系统运行可靠性评估方法

储能电池系统的发展是推进“双碳”目标的关键所在，伴随而来的却是储能电站的安全隐患，亟需对储能电池系统的可靠性进行准确评估。为此，提出考虑多维性能衰减的储能电池运行可靠性评估方法。首先，提出了基于高斯过程的储能电池性能衰减过程电压特征量分布计算方法，计算充放电循环过程中电压特征量的概率分布，为刻画电池性能衰减提供了重要维度。然后，提出了基于多维通用生成函数的储能电池系统运行可靠性评估方法，通过电压特征量和容量的概率分布计算储能电池单体的可靠性。进而定义可考虑储能电池拓扑连接情况的串并联关系函数，计算储能电池系统整体的可靠性。最后，基于NASA储能电池数据的算例仿真表明所提方法能够实现储能电池系统可靠性的精准评估。